Blue-green water migration and utilization efficiency under various irrigation-drainage measures applied to a paddy field
Notice bibliographique
Résumé
The study area was Nanjing, Jiangsu Province, eastern China. Blue-green water utility assessment in crop cultivation is profound to better sustainability of regional resources, agriculture and ecosystems. The aim of current study is to establish a blue-green water differentiation and efficiency evaluation methods for paddy fields, based on daily water migration observation under four irrigation-drainage protocols. The blue-green water use performance under different irrigation-drainage protocols and precipitation patterns in paddy fields and the advantage of the water resources analysis model proposed in the current study were analyzed and discussed. The green and blue water efficiency indices (GWE and BWE) were significantly affected by precipitation. GWE (0.495) was 35.1% higher in dry years than in wet years, and BWE was mainly affected by precipitation distribution during the crop growth season. The green and blue water productivity indices (GWP and BWP) showed pronounced differences among various irrigation-drainage measures, and the controlled irrigation (COI) performs the best. BWE and GWP obtained by previous method were 48.9% and 38.9% greater than those reported here, showing that the neglect of interactive blue-green water migration process would overestimate the field irrigation efficiency. The methods employed and results obtained in the present study suggest that it is important to assess the water footprint and blue-green performance for crop cultivation systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».